报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需求。TPC-DS 的这个特点与大数据... 可以调整 UnionAll 和 Join 的执行顺序,单独抽取出公共子表的部分,使其节省一次 scan,如下 SQL 所示。```select * from T1, T3union allselect * from T2, T3-- 将被转换为如下形式,节省一次T3表的scanse...
作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。# **1. 业务背景**#... 其中`EventLoggingListener`是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧...
报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值有倾斜,与真实数据一致。可以说 TPC-DS 是一个与真实场景非常接近的测试集,难度较大,覆盖场景广,能有效反应不同业务的需求。TPC-DS 的这个特点与大数据... 可以调整 UnionAll 和 Join 的执行顺序,单独抽取出公共子表的部分,使其节省一次 scan,如下 SQL 所示。````select * from T1, T3union allselect * from T2, T3-- 将被转换为如下形式,节省一次T3表的scanse...
作业的数量可能很大,会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。 ![p... 其中`EventLoggingListener`是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Serve...
电商大促脚步渐近,各大平台的战火又将燃起。随着数据量增大, 数仓规模可到EB级别,任务数达数万,面对大规模的数据处理任务,复杂的处理链路与层次结构,数据团队在 **数据SLA、稳定性** 等层面面临较大的压力。 **一... 形成了超大规模数仓,相应的也对数据治理带来了一些挑战。主要分为4个部分: ******●****** **挑战一:劣化速度快。**每月净增多个任务,任务增速快,资源消耗呈指数级增长,其中核心的对立点是治理速度...
Chunk Size 过小导致磁盘产生大量随机 IO,降低磁盘的吞吐,引发 Chunk Fetch 请求的堆积、超时甚至引发 Stage Retry; - 磁盘 IOPS 无法在操作系统层面进行隔离,Shuffle 过程中不同 Application 作业会互相影响... 同时存在着大量的周期作业重复运行生成该作业的历史画像; - 最终,结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参的例子。经过若干次调参的迭代后,最终调整了两个参数并达到稳定状态:...
可以用A/B测试等方式通过数据来精准评估业务带来的实际收益,另一方面,我们也要进一步多维度的关联原因。 最后,走完这四步后,在业务优化和评估过程中,我们又能沉淀更多的数据,这就形成了闭环,实现了飞轮的转动。 字... 根据数据产生的insights,对产品、算法进行优化,比如对推荐系统策略的优化,面向不同用户群体运营的优化等; 客观的分析评估,一方面通过A/B测试,对不同的、新的迭代进行客观评估,另一方面则是通过ABI进一步地进行数据...
所以每次对表的变更都会产生一个新版本的 Metadata File。这个 Metadata File 记录了 Schema 分区方式、快照列表等表级别的元数据,所以在这个 Metadata File 存的快照列表里面,每个快照下层对应的 Manifest List 文... 而需要通过文件系统的 File Listing 才能列出分区目录底下的实际的数据文件,这就导致 Hive 表在对象存储上的查询开销很大。而 Iceberg 的文件组织形式,从 Metadata File 到 Manifest List,再到 Manifest File,最...
在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。所以为了维护 Hudi 表写入了读取性能,文件数目等多种需求,Hudi 提供了多种重要的表服务,它们是:* Compaction:用于合并 Base File 和 Log File 的,同时会生成一个新版本文件。通过这种预先合并的方式就可以提升读取效率。如果不进行 Compaction,需要在读取的过程中对 Base File 和 Log File 进行合并,在完成 Compaction 之后会生成...
在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。所以为了维护 Hudi 表写入了读取性能,文件数目等多种需求,Hudi 提供了多种重要的表服务,它们是:- Compaction:用于合并 Base File 和 Log File 的,同时会生成一个新版本文件。通过这种预先合并的方式就可以提升读取效率。如果不进行 Compaction,需要在读取的过程中对 Base File 和 Log File 进行合并,在完成 Compaction 之后会生成...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群文章介绍了 Bucket 优化技术及其在实际业务中的应用,包括 Spark Bucket 的基本原理,重点阐述了火山引擎湖仓一体分析服务 ... 支持分区级别设置分桶数 ## 兼容 Hive Bucket 优化数仓中的表可能会被多个计算引擎读取,目前字节内部同时支持 SparkSQL、Presto 两大 OLAP 引擎。为了让不同的计算引擎都能利用表的 Bucket 信息优化查询,需...
不同层级之间会通过异步 Compaction 合并重复、过期和已删除的数据。在 RocksDB 的写入过程中,数据经过序列化后写入到 WriteBuffer,WriteBuffer 写满后转换为 Immutable Memtable 结构,再通过 RocksDB 的 flush 线... (假设作业设置保留最近 2 次 Checkpoint):* CP-1:RocksDB 产生 sst-1 和 sst-2 两个文件,Task 将文件上传至 DFS,JM 记录 sst 文件对应的引用计数* CP-2:RocksDB 中的 sst-1 和 sst-2 通过 compaction 生成了 ...